【技术实现步骤摘要】
本申请涉及卫星定位，具体涉及基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法。
技术介绍
1、目前，高速铁路因具有速度快、舒适性好等优点，已成为人们重要的交通工具之一。而由于铁路沿线环境复杂，往往需要充分掌握铁路沿线的安全情况，比如采矿区铁路沿线，由于矿产资源的长时间开采，使得铁路沿线区域出现沉降问题，容易导致开采区铁路沿线变形，从而使高速铁路运行产生较大的安全隐患。因此，对铁路沿线变形进行监测，能够及时发现铁路的安全隐患并有针对性地制定事故应急处理措施，对确保铁路安全运营具有重要的实际意义。
2、现如今，大多采用北斗卫星定位技术获取铁路沿线环境中的北斗定位数据，然而铁路沿线环境中的北斗定位数据容易受到环境噪声的干扰影响，现有技术通常对北斗定位数据进行降噪处理，以排除环境噪声的干扰影响，进而提高对铁路沿线变形监测的准确性。但是，由于铁路沿线环境区域的沉降特征与铁路沿线变形之间存在较强的关联，现有技术对北斗定位数据进行降噪处理的方法，容易降低铁路沿线环境区域的沉降特征，使得无法有效地提高对铁路沿线变形监测的准确性，导致铁路沿线变形监测的准确性较差。
技术实现思路
1、鉴于以上内容，有必要提供基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，相对于传统的铁路沿线变形监测方法，提高对铁路沿线变形监测的准确性。
2、本申请的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法采用如下技术方案：
3、本申请一个实施例提供了基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，该方法包括以
4、利用北斗卫星定位技术获取预设时间范围内，铁路沿线的任一监测站在每次监测结果中垂向的监测值，并获取每次监测结果对应时刻的砂浆层温度数据；
5、基于各垂向监测值及其在时间上近邻的多个垂向监测值的变化情况，确定各垂向监测值的沉降趋势特征值；
6、基于各垂向监测值及其在时间上近邻的多个垂向监测值去趋势后的波动情况，确定各垂向监测值的异常波动特征值；
7、基于所述沉降趋势特征值与所述异常波动特征值，确定各垂向监测值的沉降特征值；
8、结合各沉降特征值及其在时间上近邻的多个沉降特征值的离散程度和平均水平，确定各沉降特征值的变形特征值；
9、基于所述预设时间范围内所有垂向监测值、所有砂浆层温度数据与所述变形特征值对神经网络进行训练，并基于当天的所有垂向监测值与所有砂浆层温度数据，利用训练好的神经网络得到铁路在所述任一监测站处的变形监测结果。
10、在其中一种实施例中，所述沉降趋势特征值的确定过程为：
11、将所述预设时间范围内所有垂向监测值按照时序排列，组成垂向监测序列；
12、以垂向监测序列中各垂向监测值为中心构建预设大小的窗口，将所述窗口内的所有垂向监测值按照时序排列，组成瞬时监测序列；
13、垂向监测序列中各垂向监测值的沉降趋势特征值的表达式为：
14、；式中，为垂向监测序列中第i个垂向监测值的沉降趋势特征值；、、分别为垂向监测序列中第i个垂向监测值的瞬时监测序列的一阶差分序列内的负值数目、正值数目、所有元素之和。
15、在其中一种实施例中，所述异常波动特征值的确定过程为：
16、采用去趋势波动分析法对各瞬时监测序列进行去趋势处理，得到各垂向监测值的去趋势监测序列；
17、所述异常波动特征值分别与所述去趋势监测序列内所有元素的离散程度、极差成正相关。
18、在其中一种实施例中，所述沉降特征值的确定过程为：
19、基于所述异常波动特征值，确定垂向监测序列中各垂向监测值的沉降趋势特征的可信权重；
20、结合所述可信权重和所述沉降趋势特征值，得到垂向监测序列中各垂向监测值的沉降特征值。
21、在其中一种实施例中，所述可信权重为1与所述异常波动特征值的归一化值的差值。
22、在其中一种实施例中，所述变形特征值的确定过程为：
23、将所述沉降特征值按照时序排列，组成沉降特征序列；
24、针对沉降特征序列，采用与垂向监测序列中每个垂向监测值的瞬时监测序列相同的获取方法，获取沉降特征序列中每个沉降特征值的沉降特征局部序列；
25、所述变形特征值，由各沉降特征值的沉降特征局部序列中所有沉降特征值的离散程度和均值共同确定。
26、在其中一种实施例中，所述变形特征值的表达式为：
27、；式中，为沉降特征序列中第i个沉降特征值的变形特征值；、分别为沉降特征序列中第i个沉降特征值的沉降特征局部序列内所有沉降特征值的离散程度、均值；为归一化函数。
28、在其中一种实施例中，所述对神经网络进行训练时的训练集包括：所述预设时间范围内所有砂浆层温度数据按照时序排列组成的温度监测序列，以及垂向监测序列。
29、在其中一种实施例中，将所述变形特征值按照时序排列组成的序列作为训练集的标签序列。
30、在其中一种实施例中，所述铁路在所述任一监测站处的变形监测结果为：利用训练好的神经网络得到的具有铁路沿线变形特征的标签序列。
31、本申请至少具有如下有益效果：
32、由于现有技术对北斗定位数据进行降噪处理的方法，容易降低铁路沿线环境区域的沉降特征，使得无法有效地提高对铁路沿线变形监测的准确性，导致铁路沿线变形监测的准确性较差。所以，本申请基于各垂向监测值及其在时间上近邻的多个垂向监测值的变化情况，确定各垂向监测值的沉降趋势特征值；表征铁路沿线附近出现区域性沉降的趋势特征，有利于后续准确地提取铁路沿线变形特征；
33、进一步，基于各垂向监测值及其在时间上近邻的多个垂向监测值去趋势后的波动情况，确定各垂向监测值的异常波动特征值；基于所述沉降趋势特征值与所述异常波动特征值，确定各垂向监测值的沉降特征值；根据垂向监测值的异常波动特征得到了沉降趋势特征的可信权重，并对沉降趋势特征值进行加权，消除外界环境干扰所造成的不良干扰，使得提取的沉降特征更加真实有效，避免噪声对铁路沿线变形监测的准确性所产生的干扰影响；
34、进一步，结合各沉降特征值及其在时间上近邻的多个沉降特征值的离散程度和平均水平，确定各沉降特征值的变形特征值；分析铁路沿线的区域性沉降特征的复杂度，提高铁路沿线变形监测的准确性；
35、进一步，利用神经网络模型基于变形特征值实现对铁路沿线变形的监测。本申请避免降低铁路沿线环境区域的沉降特征的问题，并准确地排除外界环境的干扰影响，能够有效地提高对铁路沿线变形监测的准确性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述沉降趋势特征值的确定过程为：
3.如权利要求2所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述异常波动特征值的确定过程为：
4.如权利要求1所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述沉降特征值的确定过程为：
5.如权利要求4所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述可信权重为1与所述异常波动特征值的归一化值的差值。
6.如权利要求1所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述变形特征值的确定过程为：
7.如权利要求6所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述变形特征值的表达式为：
8.如权利要求2所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述对神经网络进行训练时的训练集包括：所述预设时间范围内所有砂浆层温度
9.如权利要求8所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，将所述变形特征值按照时序排列组成的序列作为训练集的标签序列。
10.如权利要求9所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述铁路在所述任一监测站处的变形监测结果为：利用训练好的神经网络得到的具有铁路沿线变形特征的标签序列。
...【技术特征摘要】
1.基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述沉降趋势特征值的确定过程为：
3.如权利要求2所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述异常波动特征值的确定过程为：
4.如权利要求1所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述沉降特征值的确定过程为：
5.如权利要求4所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述可信权重为1与所述异常波动特征值的归一化值的差值。
6.如权利要求1所述的基于北斗卫星定位技术的铁路沿线变形监测方法，其特征在于，所述变形特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，钟小军，程曦，王志鸿，王杰，张雨涵，李成建，周楚峰，罗运送，夏磊，陈树勤，肖林平，王达文，唐伟峰，胡卫丰，
申请(专利权)人：武汉纵横天地空间信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。